Kernmodelleringsmogelijkheden:

* Modelcreatie: Hulpmiddelen voor het bouwen en definiëren van het simulatiemodel, vaak met visuele interfaces voor het samenstellen van componenten, het definiëren van parameters en het specificeren van relaties tussen elementen. Dit kan variëren van eenvoudige blokdiagrammen tot zeer complexe 3D-omgevingen.

* Parameterisering: Mogelijkheid om verschillende parameters te definiëren en aan te passen die het gedrag van het gesimuleerde systeem bepalen. Hierdoor kunnen gebruikers verschillende scenario's verkennen en de gevoeligheid voor veranderingen testen.

* Gegevensinvoer en -uitvoer: Mechanismen voor het importeren en exporteren van gegevens. Dit kan het lezen uit spreadsheets, databases of andere externe bronnen inhouden, en het schrijven van simulatieresultaten naar bestanden of databases voor analyse.

* Oplosser/engine: De kerncomputer die de simulatie aanstuurt en de wiskundige of fysieke modellen implementeert die worden gebruikt om het gedrag van het systeem te voorspellen. Dit kan gebaseerd zijn op differentiaalvergelijkingen, statistische methoden, agentgebaseerde modellering of andere technieken.

* Visualisatie: Tools voor het visualiseren van de simulatieresultaten, vaak dynamisch bijgewerkt tijdens de simulatierun. Dit kunnen grafieken, diagrammen, 3D-animaties en andere visuele representaties van de simulatiegegevens zijn.

Geavanceerde functies (vaak afhankelijk van de specifieke toepassing):

* Discrete gebeurtenissimulatie (DES): Focussen op gebeurtenissen die plaatsvinden op specifieke tijdstippen, vaak gebruikt voor wachtrijsystemen, toeleveringsketens en productieprocessen.

* Agent-gebaseerde modellering (ABM): Het simuleren van de interacties van autonome agenten binnen een systeem, nuttig voor sociale systemen, ecosystemen en marktdynamiek.

* Systeemdynamiekmodellering: Focussen op feedbackloops en relaties tussen verschillende delen van een systeem in de loop van de tijd.

* Monte Carlo-simulatie: Het gebruik van willekeurige steekproeven om onzekerheids- en waarschijnlijkheidsverdelingen te modelleren, vaak gebruikt bij financiële en risicobeoordeling.

* Optimalisatiemogelijkheden: Algoritmen voor het vinden van optimale oplossingen binnen het simulatiemodel, waarbij parameters worden aangepast om de gewenste resultaten te bereiken.

* Kalibratie en validatie: Hulpmiddelen voor het vergelijken van simulatieresultaten met gegevens uit de echte wereld om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het model te garanderen.

* Verificatie: Methoden om de juistheid van het simulatiemodel zelf te controleren, zodat het het beoogde systeem nauwkeurig weergeeft.

* Parallelle verwerking: Mogelijkheid om de rekenlast over meerdere processors of computers te verdelen om simulaties te versnellen, vooral handig voor grote en complexe modellen.

* Script- en programmeerinterfaces: Hierdoor kunnen gebruikers de simulatie aanpassen door middel van scripting of programmeren, waardoor de functionaliteit wordt uitgebreid of taken worden geautomatiseerd.

* Co-simulatie: Mogelijkheid om te integreren met andere simulatiesoftware of modellen om complexere systemen te simuleren.

* Rapportage en analyse: Functies voor het genereren van rapporten en het uitvoeren van analyses op de simulatieresultaten, vaak met statistische hulpmiddelen en datavisualisatie.

De specifieke kenmerken van een simulatiesoftwarepakket zijn afhankelijk van het beoogde doel en de doelgroep. Een eenvoudig simulatiehulpmiddel voor educatieve doeleinden zal een veel kleinere set functies hebben dan een geavanceerd simulatiepakket van industriële kwaliteit voor lucht- en ruimtevaarttechniek of financiële modellering.